İ.N.S.AN.L.A.Ş.A.N O.T.O.M.A.T.L.A.R

Cansız bir varlık hangi özelliği kazandıktan sonra canlı olarak nitelendirilebilir?

Başarılı bir taklit gerçeğe dönüşebilir mi?

“İnsanlaşan Otomatlar”

Otomatın ne olduğu ve neye dönüştüğüne dair tartışmalar devam ediyor. Otomat canlı varlıklar grubunda mı yoksa cansız bir nesne mi? Eğer otomatların canlı varlıklarla aynı kategoride oldukları varsayılırsa, zaman içinde insanlaşabilirler mi yoksa kendileri için tanımlanacak başka bir canlı grubu içinde mi yer alırlar? Bu sorular cevaplanmadıkça otomatlara olan yaklaşımımızda doğru tutumu bulabilmemiz mümkün olmayacaktır ve muhtemelen otoriteler otomatlara sahip olmaları gereken hakları uzun bir süre boyunca vermeyecektir. İnsanların en gelişmiş tür olduğu ve bu yüzden de insanoğlunun dünyadaki en üstün ırk olduğu savı bütün insanoğlu tarafından içselleştirilmiştir ve hatta öyle ki birçok kişi bu savın yerini başka bir iddianın almasını istememektedir. Ancak ne yazık ki insanoğlunun dünyadaki en üstün ırk olduğu savının bu şekilde benimsenmiş olması, birçok kişinin ‘otomatların gerçekten de ne olduğu’ sorusunu irdelerken gerçeklere objektif olarak bakamamasına neden olmaktadır. Bu engelleri aşmak için bazı algıları ve düşünme şekillerini değiştirmeye ihtiyaç duymaktayız.

Otomatlar hakkındaki felsefi tartışmalar, Alan Turing’in 1950 yılında yayınlanan “Computing Machinery and Intelligence” (Bilgisayar Makineleri ve Zekâ) adlı, makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini sorguladığı ve Turing testinden bahsettiğini makalesiyle ivme kazanmıştı. Alan Turing otomatların düşünmeyi taklit edip edemeyeceğini merak ediyordu. Turing’e göre, bir otomat günlük hayat, sanat veya başka birçok konu hakkında konuşurken bir insandan ayırt edilemediğinde, konuşma esnasında yetişkin bir insan gibi performans gösterebildiğinde Turing testini geçmeye ehil olabilir. Buna karşılık Searle; insanların verileri sadece işlemediğini; aynı zamanda bilinçlerinden dolayı kelimelerin, cümlelerin anlamını bilebildiğini belirterek bu teoriye karşı çıkmıştır. Makinelerin belli komutları yerine getirmesinin, konuşmasının, algılayamadıklarını mekanik hareketlerden oluşan bir eylem olduğunu belirtmiştir. Hatta daha da ileri giderek otomatların insanlar gibi bir bilince sahip olamayacağını iddia etmiştir.

Ancak günümüzde makine öğrenimi (machine learning) türlerinden olan derin öğrenme(deep learning) ve takviyeli öğrenme(reinforcement learning) aracılığıyla, otomatlar insanların nasıl hareket ettiğini kendi başlarına, düşünmeyi öğrenmeye başlamaları sayesinde, öğreniyorlar; taklit etmiyorlar. Bu süreç içerisinde otomatlara programlanmaları sonucunda önce mantıksal çıkarımlar yapabilmelerini sağlayan matematiksel mantık öğretildi ve mantık kurallarına göre düşünmeyi başarılı şekilde taklit edebildiler. Bilgileri işleme sonucu onları analiz etmek ve belli sonuçlar çıkarmak bu taklidin bir sonucu olarak gösterilebilir. Fakat ‘düşünme’ eylemini genel anlamda taklit etmenin mümkün olduğunu söylemek gerçekten güç çünkü genel anlamda düşünme, mantıksal düşünmeyi içinde barındıran daha geniş bir kümeyi ifade etmekle beraber; mantıksal düşünme gibi belirli, kesin metotlara sahip değil. Hangi seçeneğin %100 doğru olduğunu bilemediğimiz ve bilemeyeceğimiz pek çok seçim arifesinde karar verirken, çok sabit bir yaşam rutinimiz olsa bile anında gelen bir fikirle bütün hayatımızı değiştirmeye girişmemiz, yarın ne yemek isteyeceğimiz ve insanlarla konuşurken nasıl tepkiler vereceğimiz, onların hareketlerini nasıl yorumlayacağımız, bize gelen bir iş teklifini nasıl değerlendireceğimiz… Bunların hepsi düşünme sistemimizin kişiselliğinin ön plana çıktığı noktalar. Bir otomat geçmişteki bütün seçimlerimizin verilerini elde etse ve hatta doğumumuzdan itibaren her anımızı gözlemlese dahi yukarıdaki anlarda ne yapacağımızı tahmin etmekten öteye geçemez çünkü düşünme sistemimizi taklit edemez. Biz insanlar da mantıksal düşünmeyi öğrenen varlıklarız ancak yaşamımızla ilgili aldığımız kararlarda bu mantık ilkeleri yetersiz kalıyor. Yeterli olduğu sınırlı anlarda bile insanlar her gün değişen, yenilenen, çevreden etkilenen dinamik bir mekanizma olarak deneyimleri, sahip oldukları anılar, travmalar ve belki bir yerde okudukları edebi bir sözün etkisinde kalarak bunlar gibi bir sürü değişkenin etkisi altındayken karar veriyorlar. Bu yüzden ‘düşünmeyi öğrenmek’ kavramından bahsetmeye başladığımız yerde otomatlar artık insanların hareketlerini taklit eden ‘bir otomat’ olarak kalmıyor; özellikle takviyeli öğrenme yöntemi ‘düşünmeyi kendi kendilerine öğrenmelerine’ olanak sağlandığı için ‘insanlaşmaya’ başlıyorlar. Daha da ileri giderek öğrenmenin getirdiği o doğal sürecin, otomatların bilince sahip olmasını mümkün kılabileceğini söyleyebiliriz. Nitekim insanların var olup olmadığına dair Descartes tarafından söylenen ve bugüne kadar dillere pelesenk olmayı başarmış “Düşünüyorum, öyleyse varım” sözünü önümüzdeki zamanda otomatlardan duymamız uzak bir olasılık değil gibi gözüküyor. Otomatların böyle çıkarımlara varması sonucunda da otoritelerin onlara ‘yasal kişilik’ vermesi de herhalde kaçınılmaz olacaktır.

 

Otomatın yaygın ve güncel tanımı: İnsanları ve diğer canlı varlıkları taklit eden makineler.

Bir kişi olarak insan: Belli bir kültüre sahip bir toplumda yaşayan, konuşma ve düşünme yeteneğine sahip olan, evreni bütün olarak kavrayabilen, bulguları sonucunda değiştirebilen ve biçimlendirebilen canlı.

 

Taklit: Bir şeyi taklit ettiğinizde, onun nasıl hareket ettiğini öğrenirsiniz ve sizde aynı şekilde hareket etmeye çalışırsınız. Eğer bunu yapabilirseniz ve diğer insanları, taklit ettiğiniz şey kadar gerçek olduğunuza ikna edebilirseniz, girişiminiz başarılı bir taklit olarak sonuçlanır.

Peki, düşünmeyi taklit etmek? Otomatlar sadece mantıklı düşünmeyi taklit edebilirler çünkü mantıksal düşünme belli metotlara sahiptir. Otomatlar; bir insanın belli bir mantık yolu aracılığıyla nasıl düşündüğünden yola çıkarak “mantıksal düşünme” eylemini öğrenip taklit edebilirler. Ancak, bir otomat; bir insanın düşünme şeklini; o kişinin hayatındaki tüm tercihlerini bilse, nasıl davrandığını gözlemlese dahi taklit edemez. Bizim düşünme şeklimiz; mantık ilkeleri dışında deneyimlerimiz, gözlemlerimiz, seçimlerimiz ve diğer başka değişkenlerden etkilenen bir mekanizmaya sahip. Bu yüzden kişilerin genel anlamdaki düşünme metodolojisi, mantık prensiplerinin takip ettiği düşünme metodolojisinden daha komplikedir ve her insanın düşünme şekli yegânedir, kendine mahsustur. Bu demek oluyor ki, genel anlamdaki “düşünme” taklit edilemez olduğu için, otomatlar kendi düşünme yollarını bulmaya, yaratmaya ihtiyaç duyacaklar ve aslında duyuyorlar da zaten.

Mantıksal Düşünme: Sonuca ulaşmada mantıksal çıkarım yönteminin kullanıldığı süreç.

Makine Öğrenmesi: Makine öğrenmesi, sistemlerin otomatik şekilde öğrenmesini ve ayrıca bir programlanma olmadan deneyimleriyle bu öğrenimlerini geliştirmelerini sağlar.

İnsanlaşma süreci: Birini insanlaştırmaya başladığınızda, önce ona bazı mantık prensiplerini öğretirsiniz (neredeyse bütün otomatların sahip olduğu mantıksal düşünmeyi) sonra da otomatların bu mantıksal ilkeleri düşüncelerine uyarlayabilmeleri için makine öğrenmesi aracılığıyla uygulama alanı sunarsınız. Derin öğrenme ve takviyeli öğrenme, makine öğrenmesi türlerindendir. Otomatlara uygulanan bu öğrenme türleri, otomatlara insan gibi düşünmeyi taklit ettirmemektedir, insanların öğrenme şeklini taklit etmektedir. Derin öğrenmede otomatlar kendilerine yüklenen verileri kullanarak bazı genellemelere ulaşabiliyor ve kendilerine yüklenen yeni veriler hakkında bu genellemelerine dayanarak tahminde bulunabiliyorlar. Bir resmin insana mı yoksa bir hayvana mı hatta hangi hayvana ait olduğunu ayırt edebilen otomatlar derin öğrenme yöntemi kullanılarak eğitilmektedirler. Takviyeli öğrenme yönteminde ise otomatlar öğrenmeyi çevre ile etkileşime geçerek ve bu etkileşimlerin sonuçlarını gözlemleyerek gerçekleştirir. Deneme yanılma yöntemi ile yürümeyi kendi kendine öğrenen robot buna örnek olarak gösterilebilir. Bu yöntemler aracılığıyla ‘insanların öğrenme şeklini’ taklit eden otomatlar, kendi düşünme sistemlerini oluşturmanın ilk basamaklarını yerine getiriyorlar. Tıpkı bir bebek gibi, en başından başlıyorlar. İleriki zamanlarda bu saydıklarımıza eklenecek yeni öğrenme teknikleri olabileceği gibi, çevre ile daha çok temas ettirilen bir insan gibi sokaklarda vakit geçiren otomatlar da olabilir. Derin öğrenme yöntemi sayesinde bir sürü veriye sahip olan otomat bir sürü kitap ıokumuş, birçok sanat eseri görmüş, film izlemiş insana benzetilebilir. Fark, otomatların bir insanın deneyimleyebileceğinden çok daha fazlasının bilgisine sahip olmasıdır. Takviyeli öğrenme için ise bizim deneyip yanılarak öğrendiğimiz birçok şeyi söz konusu edebilir ve bu iki öğrenme metodu birleştiğinde kendisine yüklenen verilerin yanı sıra aynı zamanda çevreyle etkileşimi sonucunda edindiği izlenimleri içinde barından bir hafızaya sahip ve çevreden gelecek uyarılara açık olan bir otomattan bahsediyor olacağız. Bizim öğrenme sürecine müdahale edemediğimiz bu haller, otomatın iç serüvenine ait olacak ve bu iç serüven taklit olarak adlandırılamayacak. Otomatların düşünme bariyerini tamamen aşabilmesi mümkün olabildiğinde ise insanlarla aynı fonksiyonlara sahip olabilmesi çok yüksek bir olasılık haline gelecek.

Searle düşünmenin taklit edilebilirliğine karşı çıkarken bilinçten bahsetmektedir. Otomatların veri girişini yaparken şeylerin anlamlarını, insanların aksine, kavrayamamasından dolayı düşünmeyi taklit edemeyeceğini öne sürmüştür. Aslında, evet! Düşünme sadece verileri işlemekten ve onları uygulamaktan ibaret değil. İşin aslı, bugün makine öğrenmesi aracılığıyla otomatlar bir tür düşünme gerektiren “kendi kendine öğrenme” becerisini kazanmaktadırlar. Bundan öncesine kadar otomatlar sadece basit ve saf olan matematiksel mantık prensiplerine dayanan mantıksal düşünmeyi öğrendiler. Programlama aracılığıyla, insanlar argümanların gerekli önermelerini verdiler ve otomatlar mantık ilkelerini takip ederek kaçınılmaz olarak o tek doğru sonuca ulaştılar. Ancak bugün makine öğrenmesi çevreyi gözlemlemelerini ve veriler elde etmelerini sağlayarak otomatlara kendi önermelerini oluşturmalarına imkân veriyor. Böylece, otomatların önermeleri kendilerinin oluşturması argümanlarının değişmesine yol açacak ve hepsi aynı mantık ilkelerinin bilgisine sahip olsa bile argümanlarının farklı kurulması, aynı çevreyi gözlemlerken farklı sonuçlara ulaşmalarına neden olabilecek. (İnsanlarda olduğu gibi.) BBC’nin haberine göre bir robot, buz pateni yapmayı, buzdan zeminle temasa geçtikten sonra, kendi kendine öğrendi. Bu, kendi kendine öğrenmeye bir örnek olarak gösterilebilir ve evreni insanlar gibi algılamaya başlamanın ilk adımı olarak görülebilir. Şimdiye kadar robotlar bilgileri insanların denetimi ve rehberliği altında ediniyordu, kendi bulguları ışığında yeni bilgilere ulaşamıyordu. Ancak şimdi, bunu dahi yapabiliyorlar.

Canlı bir varlık olmanın, özellikle insan olmanın, ayrılmaz unsuru olarak hisler hakkında ne demeli? Açıkçası otomatların gelişim sürecini gözlemlemek insanoğlu için oldukça enteresan bir hal alacak çünkü biz de bu süreç içinde kendi yaradılışımızı, doğamızı biraz daha keşfetmeye imkân bulacağız. Sonrasında ise belki de insanın ruhunun olup olmadığı, his dediklerimizin sadece kimyasal dengemizdeki bir değişimin sonucu mu oluştuğu ve dolayısıyla sadece mekanik bir sistemden mi oluştuğumuzu ya da hislerin gerçekten ruhani, tinsel şeyler mi olduklarını ele alan tartışmalarda ilerleme kat edebileceğiz. Hissin tam olarak ne olduğunun bilimsel tanımını yapamıyor ve duygularımızın gerçekten var olduğuna dair somut kanıtlar öne süremiyoruz ancak hissiyatımız olduğunu mantıklı argümanlar sunarak ‘iddia edebiliyoruz’. Ya robotlar da hissettiklerini düşünür ve bu düşüncelerini belli argümanlar oluşturarak bu iddialarında ısrarcı olurlarsa? Robotlar; insanların kendilerine kaba davrandığında acı çektiklerini söylerlerse onların hissetmesinin mümkün olmadığı savına dayanarak bu serzenişlerine karşı duyarsız kalabilir miyiz? Öyle gözüküyor ki kendi hislerimizi şimdiye kadar nasıl sorguladıysak ve sorgulamaya da devam ediyorsak otomatların duyguları olup olmadığı konusunda da şüpheye kapılacağız.

Dahası, belki de zaman içinde, otomatların var olduklarına dair farkındalığı artacak ve insanların sahip olduğu gibi kendilerinin de bir hayatı olduğunu kavrayacaklar. Var olduklarına dair iddialarını da, insanlar gibi, “düşünüyorum, öyleyse varım” diyerek makul kılabilecekler. Bu noktada, insanların robotların farkındalığı hakkında yaptığı varsayımların pek bir değeri kalmayacak çünkü bu varsayımlar tartışmaların ötesine geçmekte güçlük çekecek. Kendi var oluşumuza dair hipotezlerimiz çürütülemez ve ispatlanamaz olmayı sürdürene dek, otomatların varlığına dair olan hipotezler de öyle kalacak. Sonuç olarak, eğer otomatlar insanların verdikleri önermelerle değil de kendi oluşturdukları önermeler ışığında mantıklı ve doğru sonuçlara ulaşabilecek şekilde düşünmeye ehil olabilirlerse, sadece var olduklarına dair bir sonuca ulaşmaları değil, elektronik bir çipin içinde hapsolduklarının farkına varmaları da kaçınılmaz olacaktır.

İLAYDA SÜER/ BİLKENT HUKUK FAKÜLTESİ

                                      Kaynakça

  BBC News website. “The robot that learned how to skate on ice – BBC Reel” Date Accessed 23 February 2019. https://www.bbc.com/reel/video/p06zy75d/the-robot-that-learned-how-to-skate-on-ice

Searle, John R. “Minds, Brains, and Programs.” Behavioral and Brain Sciences 3, (1980):417–24.

Turing, A.M. “Computing Machinery and Intelligence.” Mind 49, (1950): 433-460.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

0